A novel diagnostic approach to reduce artifacts caused by cerebral atrophy in regional CBF assessment of mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease by [99mTc]-ECD and SPECT.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Accurately evaluated regional cerebral blood flow (rCBF) by single photon emission computed tomography (SPECT) is increasingly important for the diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) and early Alzheimer's disease (AD). We propose a novel diagnostic approach to minimize artifacts and Z-score over- or underestimation caused by cerebral atrophy, better reflecting rCBF, thus improving diagnoses accuracy. Methods [99mTc]-ECD and SPECT studies were performed on 15 cognitively normal patients, 40 patients with MCI, and 16 patients with probable AD. Patient SPECT images were compared with those of age-matched controls using SPM2. The Z-scores obtained were displayed on a standardized MRI based on the orbito-meatal line. The atrophy correction method was incorporated to reduce artifacts through the MRI masking procedure applied to the target patient. Regional Z-score, percent extent, and atrophy correction rate obtained using the masking procedure, Mask (+), were compared with those obtained without the mask, Mask (-). The atrophy correction rate was defined as follows: atrophy correction rate = [ZscoreMask (-) - ZscoreMask (+)]/ZscoreMask (-)*100. To assess the approach, the receiver operating characteristic curve analysis was conducted for five dementia-related regions. Results This approach significantly reduced artifacts, regional Z-score, and percent extent in most regions, leading to improved estimates. The mean atrophy correction rate ranged from 10.4 to 12.0%. In MCI and AD, the convexities of the frontal and parietal lobes and the posterior medial cerebrum were particularly sensitive to cerebral atrophy, and the Z-score Mask (-) were overestimated, whereas the posterior cingulate cortex and the cerebellum were less sensitive to artifacts. The diagnostic accuracy for MCI increased from 67% for Mask (-) to 69% for Mask (+), and for AD from 78% for Mask (-) to 82% for Mask (+). The mean Z-scores in the inferior parietal lobule were higher in AD than in MCI. Conclusion This approach demonstrated improved Z-score assessments with reduced artifacts and improved diagnostic accuracy. A semi-automatic implementation of this is recommended for routine clinical studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».